¿El análisis de voz con tecnologías puede detectar enfermedades mentales?

La salud mental es una de las temáticas por las que varios profesionales de la salud se interesan. En efecto, para llegar a dar estimaciones oportunas, la inteligencia artificial ha servido como un conducto que arroja buenos resultados.

Desde la psicología, los expertos han comprobado que la salud mental se puede percibir al escuchar a los pacientes, pero también por la forma cómo comunican sus ideas. Es por ello que el análisis de voz y la tecnología podría ser efectivo para determinar enfermedades mentales, según María Espínola, psicóloga y profesora adjunta de la Facultad de Medicina de la Universidad de Cincinnati.

De acuerdo con la especialista, a través de una entrevista con The New York Times, dijo que los pacientes deprimidos tienen características específicas en la voz, “su modo de hablar, por lo general, es más monótono, plano y tranquilo. También emplean una gama de tonos más reducida y un volumen más bajo. Hacen más pausas y se detienen con mayor frecuencia”, señaló.

Conjuntamente, el cuerpo también se ve comprometido y esos pacientes tienen a sufrir tensión en el organismo, por lo que el tono de voz podría cambiar. “Tienden a hablar más rápido. Les cuesta más trabajo respirar”, precisó.

Sumado a esto, la revista Espacios dice que una de las herramientas utilizadas para analizar la voz son los algoritmos; por lo tanto, al reconocer la voz sirven para la ejecución de equipos de asistencia motora. Por su parte, Kate Bentley, profesora adjunta en la Escuela de Medicina de la Universidad de Harvard y psicóloga clínica en el Hospital General de Massachusetts, explica que “la tecnología que estamos usando ahora puede detectar características que pueden ser significativas y que ni siquiera el oído humano puede captar”.

En ese orden de ideas, “hay mucho interés por encontrar indicadores biológicos o más objetivos para el diagnóstico psiquiátrico que rebasen las formas más subjetivas de evaluación que se usan tradicionalmente, como las entrevistas calificadas por un médico o las evaluaciones de los autoinformes”, agregó.

El medio The New York Times dice que, en la misma vertiente de análisis de voz, ahora, investigadores tienen en cuenta cambios en el nivel de actividad, los patrones de sueño y la información en las redes sociales. Por lo tanto, debido a los signos presentados, atender la salud mental se ha convertido en un factor de carácter primordial.

La salud mental ha puesto su importancia en los últimos tiempos, un informe de la Alianza Nacional sobre Enfermedades Mentales dice que uno de cada cinco adultos en Estados Unidos padeció enfermedades mentales en 2020, y para la fecha las cifras siguen aumentando.

Es por ello que, bajo el argumento de comprobar la efectividad de las tecnologías, una de las aplicaciones que usó la periodista Ingrid K. Williams fue Mental Fitness, de Sonde Health. Todo esto para saber si los malestares que sentía en su cuerpo eran una señal de algo grave o, por el contrario, solo se trataba de agotamiento mental.

La app asegura ser “un producto para registrar y monitorear la salud mental que se activa con la voz” en la que con una entrada verbal de 30 segundos, califica la salud mental de una persona y la ubica en un rango calificativo de 1 a 100.

En el caso de Williams, la aplicación le arrojó un resultado de 52 en donde se le pidió prestar atención, puesto que el nivel de viabilidad de la voz era bajo.

Por otro lado, otra herramienta analizada fue StressWaves Test, alojada en internet y elaborada por Cigna, consorcio de atención y seguridad médica. Allí se interroga al usuario en relación con la pregunta: ¿qué te quita el sueño? Luego de que la periodista consignó sus preocupaciones, el resultado que obtuvo fue “nivel de estrés moderado”.

Sea cual sea la forma en la que se analizan los patrones de voz, factores como la privacidad de datos pueden incidir en estas herramientas. Además, “una cosa es crear el algoritmo y otra es entender el algoritmo”, explicó Alexander Young, director interino del Instituto Semel para la Neurociencia y el Comportamiento Humano y presidente de psiquiatría en la Universidad de California.

Aunque los avances han sido oportunos, aún es necesario abordar la supervisión de seres humanos a través de los medios tecnológicos.

“Las primeras pruebas han sido prometedoras, pero los problemas que tienen que ver con los prejuicios, la privacidad y la desconfianza en los algoritmos de la “caja negra” son algunos posibles obstáculos”, publicó The New York Times.